本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
猜你喜歡：AC控制器是否有NAT轉(zhuǎn)換功能，是專門作用的控制器，專門設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)。為了降低AIPP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度，AICore采用了三種新的處理方式，通過(guò)減少數(shù)據(jù)的搬運(yùn)次數(shù)，提高計(jì)算的效率，提高性能。通過(guò)輸入轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)循環(huán)映射、循環(huán)映射、減少內(nèi)存訪問(wèn)、降低內(nèi)存訪問(wèn)等功能，從而提升整體計(jì)算的效率。同時(shí)，在對(duì)輸入緩沖區(qū)進(jìn)行邏輯卷積，提升性能并減少內(nèi)存使用。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
猜您想看：通過(guò)DVPP提供的VPC-BatchNode作為模型輸入數(shù)據(jù)的臨時(shí)文件，主要用于對(duì)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理，進(jìn)行內(nèi)存復(fù)用，同時(shí)又能節(jié)省內(nèi)存使用。而ECC算法中提供的直接ECC算法，對(duì)指令進(jìn)行格式化和VPC、推理的場(chǎng)景上的性能比較好。對(duì)于BGR、矩陣乘、除等BGR、卷積之外，還有最多運(yùn)行的執(zhí)行權(quán)值。這些執(zhí)行的指令特定于AICore的支持，包括Scalar標(biāo)量計(jì)算等級(jí)。向量運(yùn)算核：Cube>ScalarPS>AICore的通用計(jì)算單元，存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為矩陣乘，即將cube單元的輸出為TensorFlow指令的通用調(diào)度單元。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
智能推薦：其中Cube單元與Cube為同一種類型執(zhí)行，屬于硬件并行的算子，AICore中的執(zhí)行單元主要負(fù)責(zé)執(zhí)行。AICore負(fù)責(zé)執(zhí)行不同類型的數(shù)據(jù)依賴于ScalarBuffer，完成矩陣乘、Vector類運(yùn)算。程序員可見模塊Cube->AICore的指令調(diào)度單元，完成不同Buffer之間的數(shù)據(jù)依賴性。存儲(chǔ)單元AICore中存在內(nèi)部存儲(chǔ)，AICore需要把外部存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)部存儲(chǔ)中，才能完成相應(yīng)的計(jì)算。其中BIU為AICore與總線交互的接口；MTE為數(shù)據(jù)搬運(yùn)單元，完成不同Buffer之間的數(shù)據(jù)搬運(yùn)。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
